参加一项非常有可能挽救生命的临床试验的癌症患者会认识他们的肿瘤科医生或专科医生，他们的护士以及他们在拜访期间会见并交谈的众多护理人员。

但是他们不太可能会遇到在设计救生研究，确保包括和分析适当信息方面起关键作用的重要人群。大多数人没有意识到，在所有成功的临床研究背后都是生物统计学和生物信息学专家。

白血病副教授Prithviraj Bose医学博士说：“生物统计学家和生物信息学家是临床研究团队的关键人物，并且是临床试验企业不可或缺的一部分。” “如果临床试验没有足够的“能力”来评估其终点，那么临床试验结果的整体有效性就值得怀疑。”

他补充说，这通常涉及研究样本量的复杂计算，并考虑到与疾病治疗，待测药物等相关的许多因素。

翻译分子病理学教授MBBS的Anirban Maitra表示同意。

没有生物统计学的投入，就无法设计出任何临床试验。设计不良的临床试验比根本没有试验更糟糕。 Sheikh Ahmed胰腺癌研究中心的科学主管Maitra说，我们非常依赖生物统计学家来确保我们的临床试验能够为后代患者提供有用的信息。 “生物信息学对于破译大量新的基因组数据至关重要。生物信息学团队使用复杂的算法来阐明对治疗的反应和抵抗力标记，并确定如何针对正在研究的最相关疗法对患者进行适当的分层。”

生物统计学家和生物信息学家必须对所询问的研究问题有较高的了解，并根据可获得的信息相应地设计试验，并根据临床研究者的意见为新疗法设定合理的期望。

了解数据收集重要性的一两件事是医学博士Michael Andreeff。博士是白血病教授，他是流式细胞术开发的先驱，流式细胞术是一种用于计数和分选细胞的方法，是当今临床试验中常用的方法。

“在临床研究中，我们正在寻找不太明显的遗传模式。这简直就是太多的信息，太复杂了。” Andreeff说。 “拥有20,000个基因，怎么可能理解您在疾病研究中必须知道的知识？生物信息学家可以通过分析大型数据库（例如The Cancer Genome Atlas）来帮助我们了解这一点，以查看数据是否与其他研究相关。”

互联网的发展带来了对信息的可访问性，这对许多行业和努力都是一个福音，对于临床试验而言，这一点尤其重要。但是，对于希望找到可靠的治疗方法甚至是癌症治疗方法的医生来说，可用的大量数据实在太多了。

输入生物统计学和生物信息学。

现代医学产生了前所未有的数据量。结合了临床，环境和公共卫生信息，相关基因组数据的扩散以及来自电子病历，社交媒体，移动健康和成像等来源的日益复杂的数字信息，” Veera Baladandayuthapani博士说。 ， 生物统计学教授。 “生物统计学可以最大程度地获取和利用此类数据，以增强，改善和指导决策，并且是癌症研究的支柱之一。如今，精准医学比以往任何时候都更需要数据驱动和依赖数据的工作。”

生物统计学家帮助确保成功进行临床试验，而生物信息学家则翻译了大规模的癌症相关信息数据库，而这在二十年前雄心勃勃的人类基因组计划时几乎是未知的。这项工作始于1990年，到2003年结束，勾画出每个人类基因的复杂细节，彻底改变了临床试验的设计方式以及它们能够完成的工作。

对于像韩亮这样的科学家人类基因组计划是生物信息学和计算生物学的副教授兼副主席，这激发了人们对大数据的热情，这种热情一直持续到今天。

“我们被基因组的每一个细节所吸引，并利用这些信息来了解我们数百万年的进化历程，并为子孙后代治愈疾病，这一事实令我着迷。”在过去的十年中，基因组学已经彻底改变了现代医学，特别是对于癌症。结果，生物信息学是发展最快的领域之一。新数据，技术和分析工具以惊人的速度出现，这让我激动，并使我想对其进行研究。我很幸运在“大数据”时代成为一名生物信息学家。”

医学博士John Weinstein的著作生物信息学和计算生物学的主席，对创建癌症基因组图谱（TCGA）至关重要，该计划由美国国家癌症研究所和美国国家人类基因组研究基金会资助，提供了与癌症有关的大量基因组数据。他的早期工作带头对60个癌细胞系进行全面的分子分析，预示了成为TCGA的先兆。人类基因组计划，TCGA和其他泰坦尼克科学事业为临床研究人员与当今的生物统计学家和生物信息学家之间的合作铺平了道路。这些项目为临床试验设计和潜在的新疗法的开发提供了新颖的方法。

Baladandayuthapani说：“今天，我们拥有大量的创新机会，包括早期发现，生物标志物发现和适应性临床试验设计。”癌症是最先进，特征最丰富的疾病系统之一。当然，今天的研究必须是数据驱动的。”

没有大量具有各自专长的参与者，任何临床试验都无法成功完成。真正需要一支团队从当今看似无止尽的交织数据堆中创建治愈方法。

Baladandayuthapani说：“我曾与MD Anderson的多个临床和科学小组合作，研究过多种癌症。” “吸引我进入该领域的一件事是能够与广泛的科学家建立联系，并发现各种需要解决的高影响力问题。当今的大数据时代已经带来了巨大的挑战和机遇，这些挑战和机遇将使我们在未来几年继续处于忙碌状态。”